AI三浪已到第三浪——央企中层卡在第一浪还没上车

一、一句话定义了AI的未来三浪

上周内部分享会上，一位40岁出头的处长问我：

我没正面回答，反问他：

"也就写讲话稿、改材料的时候用一下。"

他愣了三秒：

"那它能做？"

这就是第一浪和第三浪的差距。

Anthropic首席产品官Mike Krieger（Instagram联合创始人）在2025年公开提出过一个判断，今年被AI圈反复引用：

而大多数央企中层，还卡在第一浪和第二浪的交界处——

用AI当搜索引擎，问一句答一句。

二、第一浪：Coding，跟你没关系，但也跟你有关系

很多央企中层一听到"Coding"两个字就跳过：

"我又不写代码，这浪跟我没关系。" 

不对。

第一浪真正改变的是——写代码这件事，从专业技能变成了日常技能。

我去年用Claude Code花了7个prompt，77分钟，给本单位做了一套360度考评系统。我不是程序员，我是业务岗。

这意味着什么？

部门级的小工具——考勤汇总、数据看板、报表自动化、表单收集——这些过去要走信息部排期、等半年的需求，现在一个懂业务的人加一杯咖啡的时间就能搞定。

第一浪带来的真实变化

•业务和技术的鸿沟正在消失

•"等IT开发"这个理由不再成立

•谁能用自然语言描述清楚需求，谁就能造工具

中层管理者真正要警惕的是：当你的下属能用AI造工具、而你不能时，你的管理价值在变薄。

三、第二浪：Knowledge Work，央企人当下的主战场

第二浪是当下大多数央企人正在经历但没经历透的阶段。

什么叫没经历透？看下面这组对比：

绝大部分央企中层停留在初级用法。

为什么？

第二浪的核心方法论只有两条

1. 把私人语料喂进去

你的部门有你部门的话术、你单位有你单位的格式、你领导有你领导的偏好。这些东西不在DeepSeek、豆包、Kimi、通义千问的训练数据里——必须你自己喂。

2. 把任务流程拆出来

不要指望一个prompt解决一份汇报材料。要拆成"找数据→搭框架→写初稿→改语气→对格式"五步，每一步都让AI做到位。

国内对话类工具——DeepSeek、豆包、Kimi、通义千问，每一个都能做这件事。问题不在工具，在用法。

四、第三浪：Personal Agents，正在改写游戏规则

第三浪和前两浪最大的区别——

什么叫"做"？看一个真实场景：

这就是"个人智能体"——它不是回答你的问题，它是替你完成一项工作。

国内现在能做这件事的工具已经一大批

•OpenClaw（综合型，配置自由度高）

•飞书Arc Claw（飞书生态深度整合）

•Kimi Claw（长文档处理强）

•微信Q Claw（微信生态原生集成）

•MiniMax Claw（响应速度快）

每一个都能装上Skills（技能包）、配置MCP（连接外部工具）、跑Workflow（自动化流程）。

第三浪的可怕之处不在于AI变强了，而在于——

而央企里80%的中层管理工作，本质是调度信息+生成文档+督办进度。这三件事，第三浪Agent全都能做。

五、央企中层当下的真实站位

不绕弯子，给你一张自查表：

 （占比为基于行业流传分布的估算，非权威统计数据，仅供自我对照参考。）

如果你在前三档，说真的——你不是落后了，是没出发。

我不贩卖焦虑。但要说一个事实：

这不是危言耸听，是过去两年互联网公司已经发生过一遍的事。央企晚两年，但晚不了五年。

六、给央企中层的三步上车路线

不要试图一次跳到第三浪。按顺序来：

第一步：把第二浪打透（1-2个月）

•选一个你最常做的任务——比如月度汇报材料

•用DeepSeek或豆包，把它从"AI写一段"做到"AI出完整初稿"

•关键动作：喂私人语料、拆任务流程

第二步：搭建你的第二大脑（2-3个月）

•把你的工作语料系统化：本单位公文模板、领导讲话风格、历年汇报材料、常用数据来源

•用腾讯ima或Obsidian做你的个人知识库

•让AI随时调用，而不是每次重新喂

第三步：装一个Personal Agent试水（按需）

•选OpenClaw或飞书Arc Claw（根据你单位IT允许的范围）

•从最简单的Skill开始——比如"自动整理周报"

•跑通一个，再装下一个

七、写在最后

Mike Krieger这句话最狠的地方不在于"三浪"这个划分，而在于他用的词——Frontier（前沿）。

第一浪是Frontier的时候，能上车的人成了今天的AI工程师。

第二浪是Frontier的时候，能上车的人成了今天单位里的"AI达人"。

第三浪正在Frontier。

你现在站在哪？ 

—— 央企人AI实验室 ——